論文の概要: VividCam: Learning Unconventional Camera Motions from Virtual Synthetic Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.24904v1
• Date: Tue, 28 Oct 2025 19:12:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 15:50:44.702189
• Title: VividCam: Learning Unconventional Camera Motions from Virtual Synthetic Videos
• Title（参考訳）: VividCam:仮想合成ビデオから従来のカメラの動きを学習する
• Authors: Qiucheng Wu, Handong Zhao, Zhixin Shu, Jing Shi, Yang Zhang, Shiyu Chang,
• Abstract要約: VividCamは、拡散モデルによって合成ビデオから複雑なカメラの動きを学習する訓練パラダイムである。 我々は、驚くほど単純な合成データを用いて、精密に制御された複雑なカメラの動きを広範囲に合成できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.09854638265381
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Although recent text-to-video generative models are getting more capable of following external camera controls, imposed by either text descriptions or camera trajectories, they still struggle to generalize to unconventional camera motions, which is crucial in creating truly original and artistic videos. The challenge lies in the difficulty of finding sufficient training videos with the intended uncommon camera motions. To address this challenge, we propose VividCam, a training paradigm that enables diffusion models to learn complex camera motions from synthetic videos, releasing the reliance on collecting realistic training videos. VividCam incorporates multiple disentanglement strategies that isolates camera motion learning from synthetic appearance artifacts, ensuring more robust motion representation and mitigating domain shift. We demonstrate that our design synthesizes a wide range of precisely controlled and complex camera motions using surprisingly simple synthetic data. Notably, this synthetic data often consists of basic geometries within a low-poly 3D scene and can be efficiently rendered by engines like Unity. Our video results can be found in https://wuqiuche.github.io/VividCamDemoPage/ .
• Abstract（参考訳）: 最近のテキスト・ビデオ生成モデルは、テキスト記述やカメラ・トラジェクトリによって課される外部のカメラ制御に追随する能力が増しているが、真のオリジナル・芸術的ビデオを作る上で重要な、従来のカメラ・モーションへの一般化に苦慮している。 この課題は、意図しないカメラモーションで十分なトレーニングビデオを見つけることの難しさにある。 この課題に対処するために、私たちは、拡散モデルが合成ビデオから複雑なカメラの動きを学習し、リアルなトレーニングビデオの収集への依存を解放する訓練パラダイムであるVividCamを提案する。 VividCamには、カメラモーション学習を合成外見の成果物から分離し、より堅牢なモーション表現とドメインシフトを緩和する複数のアンタングルメント戦略が組み込まれている。 我々は、驚くほど単純な合成データを用いて、精密に制御された複雑なカメラの動きを広範囲に合成できることを実証した。 この合成データは、しばしば低密度の3Dシーンの基本的なジオメトリで構成され、Unityのようなエンジンによって効率的にレンダリングされる。 ビデオの結果はhttps://wuqiuche.github.io/VividCamDemoPage/で確認できます。

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